[发明专利]指标数据监测阈值范围确定方法、装置和可读存储介质

说明书

本申请的实施例提供了一种指标数据监测阈值范围确定方法、装置和可读存储介质，涉及数据监控技术领域，指标数据监测阈值范围确定方法包括：计算指标数据包括的多个指标参数在预先设置的有效阈值范围内各自的概率，再根据多个指标参数在有效阈值范围内各自的概率和预先设置的标准阈值概率计算得到指标数据的监测阈值范围，相较于现有技术中的静态阈值监测方案和动态阈值监测方案，通过上述步骤能够在确定多个指标参数的概率的基础上，得到一种适配度更高的阈值范围确定方案。

技术领域

本申请涉及数据监控技术领域，具体而言，涉及一种指标数据监测阈值范围确定方法、装置和可读存储介质。

背景技术

目前，企业在各个场景的数据监控中，往往会通过设置阈值范围的形式来对各种数据的状态进行判定，例如互联网相关的接口成功率，接口延时和网站在线人数等，或者设备设施相关的CPU使用率，内存使用率等，过低或者过高的数据都需要准确地监控，以使企业能够及时的响应进而做出对应的决策。而在现有技术中，通常会采取静态阈值异常检测方案或者动态阈值异常检测方案，对于静态阈值异常检测，随着用户需求的增加，设备功能的增加，业务场景生产环境的多样化，为各个指标选择一个合适的阈值是一件繁琐的事情，即使是同一个指标，阈值也需要不断的调整，以适应指标的变化，而对于动态阈值异常检测，由于是基于正态分布构建的，虽然避免了设置静态阈值，但其数据服从正态分布的强假设也限制了其适用范围。

有鉴于此，如何提供一种适配度更高的阈值范围确定方案，是本领域技术人员需要解决的。

发明内容

本申请提供了一种指标数据监测阈值范围确定方法、装置和可读存储介质。

本申请的实施例可以这样实现：

第一方面，本申请提供一种指标数据监测阈值范围确定方法，包括：

计算指标数据包括的多个指标参数在预先设置的有效阈值范围内各自的概率，多个指标参数根据时序特征构成指标数据，指标数据用于表征用户需求监测的业务数据；

根据多个指标参数在有效阈值范围内各自的概率和预先设置的标准阈值概率计算得到指标数据的监测阈值范围。

在可选的实施方式中，计算指标数据包括的多个指标参数在预先设置的有效阈值范围内各自的概率，包括：

基于隐变量估计算法计算指标数据的高斯混合参数；

根据高斯混合参数确定出指标数据的高斯混合分布概率密度函数；

根据高斯混合分布概率密度函数计算每个指标参数在有效阈值范围的概率。

在可选的实施方式中，根据多个指标参数在有效阈值范围内各自的概率和预先设置的标准阈值概率计算得到指标数据的监测阈值范围，包括：

根据多个指标参数在有效阈值范围内各自的概率、多个指标参数的均值和多个指标参数的标准差构建参考阈值范围模型，参考阈值范围模型用于计算指标数据在参考阈值范围的概率，参考阈值范围的上界与有效阈值范围的上界相同，参考阈值范围的下界为负无穷；

根据参考阈值范围模型和标准阈值概率计算得到指标数据的监测阈值范围。

在可选的实施方式中，根据参考阈值范围模型和标准阈值概率计算得到指标数据的监测阈值范围，包括：

根据参考阈值范围模型计算得到第一待确定参考阈值概率和第二待确定参考阈值概率，第一待确定参考阈值概率表征指标数据在第一待确定参考范围的概率，第二待确定参考阈值概率表征指标数据在第二待确定参考范围的概率；

根据第一待确定参考阈值概率和标准阈值概率确定出指标数据的上界阈值，标准阈值概率表征指标数据在标准参考范围的概率；

根据第二待确定参考阈值概率和标准阈值概率确定出指标数据的下界阈值；